机载火控雷达距离拖引目标的交互式多模型跟踪方法

针对机载火控雷达中可能出现的距离门拖引欺骗,给出了一种基于交互式多模型的目标跟踪方法。把该方法和常规的单目标跟踪方法进行了仿真比较。结果表明,该方法能充分利用欺骗回波测量,对释放距离拖引欺骗干扰的目标维持较稳定地跟踪,并能获得较高的目标跟踪精度。     

机载计算机软件的测试

测试是保证机载软件质量可靠性的关键工作,但由于其复杂性和特殊性,机载软件的测试存在许多特殊的困难。本文对机载软件的特点进行归纳并分析其对软件测试的影响,针对机载软件的特点提出了相应的测试策略,特别地对机载软件可靠性测试的关键技术进行了讨论,提出了机载软件可靠性测试的完整方案。     

三轴惯性平台式航空重力仪机载重力测量试验研究

介绍了自主研制的GIPS-1A三轴惯性平台式航空重力仪的组成、工作流程及技术指标,并给出了机载重力测量试验系统的集成方法和数据处理方法.经实际机载航空重力重复线精度测试和试生产测试,重复线内符合精度优于0.6mGal@0.01Hz;与国际上性能优异的GT-2A重力仪相比,重复线符合度好,试生产交叉点总精度相当,且异常形...     

用于光传操纵系统的超高速实时光纤网络研究

综合星型及环形拓扑结构的优点,提出一种用于光传操纵系统的超高速实时光纤网络设计方案。所给出的余度设计及分布式共享内存策略增强了整个光传系统的可靠性及容错性能。应用动态数据分组技术既提高了小数据量的传输效率,又提高了大数据量突发传输时的吞吐量。实际性能测试及地面物理飞行仿真验证表明,系统数据传输速率可达2.12Gbps,具有很强的实时性及信息传输确定性,适应了机载环境下光传飞行控制及航空电子系统不断发展的需求。     

无人机地面座舱语音控制系统验证平台开发

介绍了一种面向无人机地面座舱的语音控制系统的综合验证平台的设计方案,从系统与实现层面对构成平台的各个组成部分进行了具体功能阐述,并提出了一种动态显示语音指令控件的配置格式,为无人机语音控制系统的测试提供了一种新的解决方案。     

机载燃油密度传感器高低温静态试验技术

为了验证航空机载燃油密度传感器在高温燃油和低温燃油中的燃油密度测量精度，运用阿基米德原理对高低温静态验证试验技术进行了研究。设计和提出了一种新的高精度航空机载燃油密度传感器高低温静态试验装置和方法。研究结果表明：试验装置密度测量系统的测量最大误差为-0.077%，符合试验装置测量精度为受试品测量精度4倍及以上的规定（受试品测量精度为0.4%）。结果通过了C919总体设计单位和美国Parker公司的评审，能可靠地验证航空机载燃油密度传感器在高温燃油和低温燃油中的燃油密度测量精度，为航空机载燃油密度传感器工程应用和装机试飞提供了试验数据支撑。     

海空重力仪的技术现状及新应用

海洋/航空重力测量是基于移动平台的动态相对重力测量,是指用有人测量船或飞机搭载重力仪或加速度计,来测定海面或近地空中重力加速度的重力测量方法。介绍了重力仪的应用领域,针对移动海洋/航空重力仪、海空重力仪车载试验,综合阐述了其国外、国内发展现状,指出了无人重力测量技术和深远海动态重力测量技术亟待解决的问题,分析了我国在海空重力测量领域中的发展方向。     

航空公司机载软件管理方案探讨

主要介绍民航机载软件管理发展现状及趋势，针对目前存在的问题，提出基于新型便携式装载机和专业管理平台为核心的机载软件管理解决方案，以更好地提高生产效率，保障生产安全，适应机载软件行业发展的需要。     

海洋重力计量体系及方法

重力加速度精确测量在国防军事、地质研究、资源勘探、地球物理、地震预报及计量科学等领域中均有着广泛的应用。重力加速度测量和量值传递均需以绝对重力仪为载体进行，而重力加速度测量的准确性需要通过量值溯源来保证。目前，我国在海洋绝对重力计量领域还处于空白阶段，而在建设海洋强国的进程中，海洋重力计量体系的构建显得尤为重要。以此为背景，基于当前已有的重力量值溯源及传递体系，结合我国当前海洋重力计量的需求，就海洋重力体系的建设及规划给出了若干设想和展望。     

A new SINS/GPS sensor fusion scheme for UAV localization problem using nonlinear SVSF with covariance derivation and an adaptive boundary layer

The state estimation strategy using the smooth variable structure filter(SVSF) is based on the variable structure and sliding mode concepts. As presented in its standard form with a fixed boundary layer limit, the value of the boundary layer width is not precisely known at each step and may be selected based on a priori knowledge. The boundary layer width reflects the level of uncertainty in the model parameters and disturbance characteristics, where large values of the boundary layer width lead to robustness without optimality and small values of the boundary layer width provide optimality with poor robustness. As a solution and to overcome these limitations, an adaptive smoothing boundary layer is required to achieve greater robustness and suitable accuracy.This adapted value of the boundary layer width is obtained by minimizing the trace of the a posteriori covariance matrix. In this paper, the proposed new approach will be considered as another alternative to the extended Kalman filters(EKF), nonlinear H1 and standard SVSF-based data fusion techniques for the autonomous airborne navigation and self-localization problem. This alternative is based on strapdown inertial navigation system(SINS) and GPS data using the nonlinear SVSF with a covariance derivation and adaptive boundary layer width.Furthermore, the full mathematical model of the SINS/GPS navigation system considering the unmanned aerial vehicle(UAV) position, velocity and Euler angle as well as gyro and accelerometer biases will be used in this paper to estimate the airborne position and velocity with better accuracy.